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看BAT如何搶奪通往AI世界的第一張“船票”通信

第一財經(jīng)日報 2017-07-26 09:07
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導讀

人工智能成為中國所有重要科技公司不能忽視的力量,每一家公司都希望能成為人工智能的弄潮兒。

人工智能成為中國所有重要科技公司不能忽視的力量,每一家公司都希望能成為人工智能的弄潮兒。作為中國科技領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊,騰訊、阿里和百度在人工智能領(lǐng)域如何謀局,誰又會搶到通往AI世界的第一張“船票”。

BAT搶奪通往AI世界的第一張“船票”

百度的新希望

一年前,百度CEO李彥宏曾說互聯(lián)網(wǎng)的下一幕是人工智能。僅過了一年時間,人工智能已經(jīng)不再是下一幕,已是“這一幕”。

這家把無人車開上五環(huán)的公司,希望撕下過去傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)“搜索公司”的標簽,All in AI。

今年7月,百度第一次對外公布AI生態(tài)開放戰(zhàn)略全貌:前端的對話式人工智能系統(tǒng)DuerOS和自動駕駛Apollo開放平臺,以及后端的百度大腦和智能云。

百度總裁陸奇指出,百度已構(gòu)建包含算法層、感知層、認知層和平臺層技術(shù)架構(gòu)的AI技術(shù)平臺,并宣布百度大腦將全面開放60項核心AI能力,其中包括語音、視頻、增強現(xiàn)實、機器人視覺、自然語音處理五大類14項新能力。

其中,百度大腦是百度的核心能力和核心算法,包括語音識別、圖像識別、視頻識別、自然語言處理、大數(shù)據(jù)和用戶畫像等核心能力;百度云則是百度大腦的交付方式,百度可以通過搭建不同行業(yè)的大腦,比如金融大腦、自動駕駛大腦等,將相關(guān)技術(shù)提供給用戶。

而DuerOS與Apollo開放平臺都運用了百度大腦的核心能力。前者是基于人工智能的對話式操作系統(tǒng),目前DuerOS向開發(fā)者開放包括技能開放平臺(能力層)、對話核心系統(tǒng)(核心層)、設備開放平臺(應用層)三個層面的能力;后者Apollo 背后的智能駕駛開放平臺的技術(shù)框架,由底部往上以次為:參考車輛平臺、參考硬件平臺、開放的軟件平臺和服務平臺。

按照陸奇的目標,到2020年,百度可以實現(xiàn)高速和城市道路全路網(wǎng)自動駕駛。

“AI將和前三次工業(yè)革命一樣,讓人類進入全新的時代。”陸奇這樣評價。在他看來,百度基于AI,從現(xiàn)在往將來走,會逐漸成為一個平臺,“這是一個戰(zhàn)略上和文化上的改變。”

從百度的財報看上去,百度主業(yè)和營收仍然主要來自十多年前就誕生的傳統(tǒng)搜索業(yè)務。但從業(yè)務來看,其實搜索本身就具有人工智能的屬性。與此相應的NLP、機器學習、知識圖譜、語音、圖像、深度學習等AI 技術(shù)的積累,加上過去17年積累的萬億級搜索數(shù)據(jù)、百億級定位數(shù)據(jù),和超過2000 AI研發(fā)人員,構(gòu)成了百度AI 技術(shù)的基礎。

而在百度自身應用上,人工智能已經(jīng)應用并提升了它在搜索、信息流、金融、O2O、手機百度等業(yè)務。

而一系列圍繞人工智能的動作背后,透露出的一個信號是:確定了在人工智能領(lǐng)域發(fā)展路徑的百度,正在為自己積累數(shù)年的人工智能尋找更多的場景落地,并且通過場景和產(chǎn)品找到商業(yè)模式。而這一戰(zhàn)略成功與否,也將決定著百度未來能否重新崛起。

BAT搶奪通往AI世界的第一張“船票”

阿里分散式布局

阿里巴巴在AI的研究側(cè)重點更偏實用性。

最近兩個相關(guān)的動向是,阿里人工智能實驗室(A.I.Labs)研發(fā)出一款類似于亞馬遜Echo的智能音箱“天貓精靈”,另一個是阿里巴巴人工智能核心部門iDST挖來了前亞馬遜科學家任小楓,擔任iDST的副院長和首席科學家,與院長金榕和另一位副院長華先勝組成“鐵三角”。任小楓曾在亞馬遜負責計算機視覺研究,參與建設AmazonGo超市。

iDST是阿里巴巴內(nèi)部專門從事基礎科學研究的部門,核心成員在美國西雅圖的實驗室工作,關(guān)注語音識別、自然語義分析、計算機視覺、智能決策等。作為一個to B的部門,iDST的研究成果會輸出給像A.I.Labs這類面向消費者端的產(chǎn)品去應用,兩者可理解為實驗室和場景的關(guān)系。

這也能看出阿里巴巴在AI布局與組織架構(gòu)上是呈現(xiàn)分散特點的。除了iDST、A.I.Labs之外,阿里巴巴AI研究很重要的戲份放在了阿里云和螞蟻金服身上,分別由閔萬里、漆遠兩名博士帶隊。

作為基礎研究所,iDST的成果除了為A.I.Labs提供消費級人機交互技術(shù)輸出外,更多是輸出給了阿里云ET,做各垂直領(lǐng)域的企業(yè)級與政府公共事務級服務。

ET的背后是阿里云的計算能力,前端已經(jīng)演化出四個垂直“大腦”,像已經(jīng)在杭州和蘇州落地、通過預測擁堵最多能提升11%車輛通行率的ET城市大腦;已運用在協(xié)鑫光伏、中策橡膠等企業(yè)提高良品率的ET工業(yè)大腦;通過機器學習在醫(yī)學影像、精準醫(yī)療、藥效挖掘發(fā)揮醫(yī)生助手作用的ET醫(yī)療大腦;以及已在江蘇省落地,通過交叉分析氣溫、風力、氣壓、濕度、降水等指數(shù)來進行環(huán)境預警的ET環(huán)境大腦。

阿里云已經(jīng)和餓了么合作進行配送線路的智能分配。阿里云人工智能科學家閔萬里對第一財經(jīng)記者說,與下圍棋的人工智能相比,外賣領(lǐng)域的人工智能有其特殊性,不確定性更大。比如,外賣用戶一般都想在30分鐘內(nèi)盡可能吃上飯,但有時他提供的是一個模糊地址。這些不確定性是調(diào)度的最難點,也給算法增加了難度。

相比阿里巴巴集團,螞蟻金服的AI是另外一個獨立業(yè)務和架構(gòu),內(nèi)部設有人工智能部,做金融智能。它的業(yè)務更聚焦,始終在依附于未來支付方式在做突破,比如與Face++合作研究人臉識別等生物識別方式,借助AI提升金融風控水平等。

上周末剛在杭州舉行的2017中國AI大會上,螞蟻金服首席數(shù)據(jù)科學家漆遠說,技術(shù)是中性的,AI可以用來詐騙,但用它也能分析社會經(jīng)濟體系中系統(tǒng)性風險或信用的好壞,從而能讓賣雞蛋的老太太和賣樓的老板享受同樣的金融服務。

馬云曾在公開場合對會下圍棋的AlphaGo背后的應用場景“嗤之以鼻”,但不妨礙他創(chuàng)建一個龐大的“NASA計劃”,為未來20年愿景在機器學習、芯片、IoT、操作系統(tǒng)、生物識別等領(lǐng)域組建跨部門的新機構(gòu),并將技術(shù)輸出給各應用場景,像美國航空航天局發(fā)揮的作用那樣改變未來生活。

騰訊入場晚一步

在百度失去其首席科學家吳恩達的第二天,一向低調(diào)的騰訊AI Lab(騰訊人工智能實驗室)迎來了人工智能領(lǐng)域頂尖科學家張潼博士,并任命其擔任騰訊AI Lab 主任,為騰訊AI Lab第一負責人。

加入騰訊前,張潼曾擔任百度研究院副院長一職,也是百度大數(shù)據(jù)實驗室負責人,期間參與和領(lǐng)導開發(fā)過多項機器學習算法和應用系統(tǒng)。在人工智能領(lǐng)域張潼享有很高的知名度,是中央組織部“千人計劃”特聘專家,擁有美國康奈爾大學數(shù)學系和計算機系學士,以及斯坦福大學計算機系碩士和博士學位,也是百度少帥計劃的標志性人物。

在張潼加入騰訊的第二天,騰訊又將兩名人工智能專家俞棟、劉威納入麾下。俞棟是前微軟研究院的首席研究員、頂級語音專家,于1998年加入微軟公司,2002年進入微軟研究院語音和對話組。伴隨俞棟擔任騰訊AI Lab副主任一職,騰訊美國西雅圖AI實驗室也落成,俞棟負責西雅圖AI實驗室的運營及管理,推動騰訊在語音識別及自然語言理解等AI領(lǐng)域的基礎研究。

與俞棟同一時間加入騰訊的劉威,曾任IBM沃森研究中心研究科學家。劉威博士長期從事計算機視覺、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索等領(lǐng)域的基礎研究和產(chǎn)品開發(fā),曾多次擔任國際權(quán)威期刊的客座編委與審稿人,在國際人工智能技術(shù)領(lǐng)域有著很高的地位。

招兵買馬背后,騰訊在追趕百度和阿里在人工智能領(lǐng)域的步伐。BAT中騰訊在人工智能領(lǐng)域的入局相對較晚,AI Lab于2016年才創(chuàng)辦,目前有50多名AI科學家(90%為博士),200多名AI應用工程師,專注于人工智能的基礎研究及應用探索,為騰訊各產(chǎn)品業(yè)務提供AI技術(shù)支撐。

除此之外隸屬于騰訊社交網(wǎng)絡事業(yè)群的騰訊優(yōu)圖實驗室,則主要專注于在圖像處理、模式識別、音頻語音分析等領(lǐng)域展開技術(shù)研發(fā),在QQ空間、微眾銀行、廣點通、騰訊云等項目中進行業(yè)務落地。

正如張潼所言,“騰訊在場景、數(shù)據(jù)和計算能力上的豐富積累,是AI領(lǐng)域研究人員所渴求的基礎條件。”在基礎研究領(lǐng)域,騰訊將側(cè)重點放在了計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器學習。并根據(jù)騰訊業(yè)務提出游戲、內(nèi)容、社交及工具平臺型AI四個應用方向,目前AI Lab產(chǎn)品已在微信、QQ及天天快報中有所應用。

對于騰訊而言,足夠多的用戶數(shù)據(jù)是其發(fā)力AI的壁壘,其中社交和游戲是騰訊的老本行,更容易將技術(shù)和場景相結(jié)合。進一步在內(nèi)容方面,利用機器學習在騰訊數(shù)字內(nèi)容服務中進行個性化推薦,提升騰訊的廣告定向能力,豐富社交互動(如動態(tài)面具功能)也將帶來實際收益。

AI 百度 人工智能 騰訊 領(lǐng)域
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